Abstract:
งานวิจัยนี้มีจุดประสงค์เพื่อพัฒนาตัวแบบพยากรณ์คุณภาพอากาศโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมเวียนซ้ำกับโครงข่ายประสาทเทียมคอนโวลูชันและข้อมูลอนุกรมเวลาในรอบ 1 ปี ซึ่งได้จากข้อมูลความเข้มข้นของสิ่งปนเปื้อนทางอากาศในเมืองไทเป ประเทศไต้หวัน และกรุงเทพมหานคร เพื่อฝึกสอนตัวแบบและวัดประสิทธิภาพการทำนายค่าความเข้มข้นของสิ่งปนเปื้อน และค่าดัชนีคุณภาพอากาศ ในการศึกษานี้เสนอการแก้ปัญหาโดยใช้ตัวแบบการทำนายหลากหลายได้แก่ โครงข่ายประสาทเทียมคอนโวลูชัน โครงข่ายประสาทเทียมคอนโวลูชันที่เสริมชั้นของการผ่านค่าส่วนเหลือโครงข่ายประสาทเทียมแบบเวียนซ้ำ และตัวแบบการทำนายโดยการเรียนรู้ของเครื่องแบบดั้งเดิม ผลการทดลองพบว่าตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึกหลายงานโดยใช้ชั้นบริบทของหน่วยการเวียนซ้ำหลายช่องทางแบบร่วม (MT-DEEPAIR-SHARED-GRU) เหมาะสมกับสถานการณ์ที่มีสถานีตรวจสอบไม่มากตั้งอยู่อย่างเบาบางในบริเวณหนึ่ง และตัวแบบการเรียนรู้เชิงลึกชนิดหลายงานโดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมคอนโวลูชันที่เสริมบล็อกการผ่านค่าส่วนเหลือ และชั้นบริบทของหน่วยการเวียนซ้ำหลายช่องทางแบบร่วม (MTD-RES-SHARED-GRU) เหมาะสมกับสถานการณ์ที่มีสถานีตรวจสอบจำนวนมากตั้งอยู่อยางหนาแน่นในบริเวณหนึ่ง